예시 답변 1
도구별 역할 분리+파이프라인 설계 경험으로 푸는 결
졸업 프로젝트에서 감정 분류 모델을 학습시킬 때 실험 파이프라인을 처음부터 직접 설계했습니다. PyTorch로 모델 코드를 작성하고, Hugging Face의 AutoTokenizer를 불러와 데이터 전처리를 표준화했습니다. wandb는 처음에 선택 사항이라 생각했지만, 학습을 여러 번 반복하면서 하이퍼파라미터 차이를 추적하지 못해 결국 어떤 실험이 좋았는지 알 수 없게 되었습니다. 그 뒤로 wandb.init()을 매 실험 시작 시 호출하고, config에 lr, batch_size, epoch를 기록하는 구조를 만들었습니다. 덕분에 다섯 번의 실험 결과를 한 화면에서 비교할 수 있었고, 팀원과 링크 하나로 공유할 수 있었습니다. 아직 대규모 분산 학습 경험은 없지만, 재현 가능한 실험이 왜 중요한지 이 과정에서 몸으로 느꼈고, 이후 모든 실험에 이 구조를 기본값으로 사용하고 있습니다.